联邦学习开山代码报错整理_batch_size should be a positive integer value, but

参考：联邦学习开山之作代码解读与收获

最近学习联邦学习开山代码，运行上面汇总的代码时，遇到了一些警告或报错，遂记录下来。

一、UserWarning警告

        正常运行代码就会在初始发出警告。

报错信息：To copy construct from a tensor...

UserWarning: To copy construct from a tensor, it is recommended to use sourceTensor.clone().detach() or sourceTensor.clone().detach().requires_grad_(True), rather than torch.tensor(sourceTensor).   y_support=torch.tensor(y_support,dtype=torch.int64)

原因：由于update.py下的datasplit类里torch.tensor函数为深拷贝，不记录历史更新数据，所以有可能导致意想不到的错误，故警告。

改正：将返回值改为下面as_tensor就不会报错，该函数会共享后面对象的历史数据。

return torch.as_tensor(image), torch.as_tensor(label)

二、ValueError错误

        当我将options里的数据集分布默认改成mnist的非独立同分布且非平均分配时，极大概率发生报错。

报错信息：batch_size should be a positive integer value, but got batch_size=0

  0%|          | 0/10 [00:01<?, ?it/s]
Traceback (most recent call last):
  File "F:\1-offical\FLearn\src\federated_main.py", line 90, in <module>
    local_model = LocalUpdate(args=args, dataset=train_dataset,
  File "F:\1-offical\FLearn\src\update.py", line 39, in __init__
    self.trainloader, self.validloader, self.testloader = self.train_val_test(dataset, list(idxs))
  File "F:\1-offical\FLearn\src\update.py", line 54, in train_val_test
    validloader = DataLoader(DatasetSplit(dataset, idxs_val),
  File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\utils\data\dataloader.py", line 357, in __init__
    batch_sampler = BatchSampler(sampler, batch_size, drop_last)
  File "C:\Users\lenovo\AppData\Roaming\Python\Python39\site-packages\torch\utils\data\sampler.py", line 232, in __init__
    raise ValueError("batch_size should be a positive integer value, "
ValueError: batch_size should be a positive integer value, but got batch_size=0

原因：我的理解是，由于验证集列表太短（仅有5个数据，batch/10=0），导致一个批次的训练都进行不了，这样即产生报错。归根结底是因为用户整个数据集就很短，导致验证集分到的太少。

改正：最直接的方法就是调整update里面的batch_size大小，这样使得每轮都有合适的训练数据。

#parser.add_argument('--local_ep', type=int, default=5,help="本地训练轮次E，默认为10轮")        
validloader = DataLoader(DatasetSplit(dataset, idxs_val),
                                 batch_size=int(len(idxs_val)/self.args.local_ep), shuffle=False)
testloader = DataLoader(DatasetSplit(dataset, idxs_test),
                                batch_size=int(len(idxs_test)/self.args.local_ep), shuffle=False)